Trabajo empirico Econometría

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UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE CHILE

FACULTAD DE ADMINISTRACIÓN Y ECONOMÍA

MAGISTER EN FINANZAS

Econometría 1

Trabajo empírico

Profesor: Carlos Yévenes

Ayudante: Constanza Verdugo

Alumnos: Aquiles Ruiz

      Gonzalo Pozo

 INTRODUCCIÓN

¿Existe relación entre nivel educacional y el ingreso total? ¿Esta relación es igual para hombres y mujeres? Estas preguntas son las que se intentan abordar en el presente informe a través de las estimaciones obtenidas en el modelo de regresión, con el que se tratará de identificar alguna evidencia de esta relación.

Estas preguntas anteriormente planteadas, buscan conocer la respuesta respecto a si el ingreso total está determinado o no por el nivel educacional de los individuos por una parte y posteriormente al conocer la relación anterior, introducir otra variable al análisis como lo es el sexo del individuo y así poder determinar si esta última variable es significativa en la explicación del modelo. La presentación de las variables explicativas estudiadas junto con la información de la variable explicada, se encontrarán en las primeras páginas del presente informe.

Para el desarrollo de este trabajo se utilizaron técnicas econométricas vistas en clases, y se espera poder demostrar un adecuado uso de técnicas estadísticas, con datos que satisfagan las condiciones mínimas para establecer realidades con la mayor certeza posible y respetando los estándares necesarios para que estos datos sean confiables y permitan la explicación de la realidad estudiada.

Las salidas del programa STATA están ordenadas de manera de representar las variaciones al modelo, los test correspondientes y la estandarización del modelo. En el acápite final se observarán conclusiones referentes al desarrollo del modelo y las principales conclusiones globales una vez utilizado el programa econométrico.

Datos

Fuente de datos: Los datos corresponden a la encuesta CASEN del año 2011

http://observatorio.ministeriodesarrollosocial.gob.cl/encuesta-casen-2011

Se consideró la encuesta CASEN 2011 por motivos de acceso a la base de datos, adicionalmente la idea de aprender conociendo el comportamiento de ciertas variables en la descripción de la constitución de la pobreza, siempre será de utilidad al implementar políticas de mejoramiento del trabajo, condiciones salariales, igualdad en las remuneraciones pagadas a hombres y mujeres, etc. Todas las mejoras posibles, que permitan la distribución de la riqueza de mejor manera, serán siempre la esperanza de un modelo económico más justo y a escala humana.

Se analizó la variable “Ingreso total” (ytotaj) como variable explicada y corresponde al ingreso de cada persona que vive en un hogar, específicamente a la suma de sus ingresos percibidos durante un mes. Esta variable está medida en pesos.

Se supone que, si una persona tiene un ingreso total más alto versus otro, nos hablaría de un mayor acceso a bienes, servicios y ahorros; según sea la situación, siendo este un indicador natural de la situación económica de los individuos.

 Junto con esto, se especificarán las siguientes variables explicativas:

• Educación (educ): variable cualitativa que mide el nivel educacional de los individuos del grupo familiar. Corresponde al nivel educativo alcanzado en la educación chilena y se encuentra clasificado de la siguiente manera: 0= sin educación, formal;                                                    1= básica incompleta; 2= básica completa; 3= media humanista incompleta;                                          4= media técnica profesional incompleta; 5= media humanista completa;                                                6= media técnica completa; 7= técnico nivel superior o profesional incompleta; 8= técnico nivel superior o profesional completa.

• Sexo (sexo): en la base original se muestran las variables hombre=1 y mujer=2. En donde para realizar las regresiones se reasignaron en una variable dicotómica que cuando es 0= hombre y cuando es 1=mujer.  La incidencia de esta variable en el modelo permitirá conocer cómo se comporta el ingreso según la categoría respectiva.

En la siguiente tabla, se presentan las variables de ingreso, educación y sexo, con sus valores de la media, mediana (P50), desviación estándar, mínimo y máximo.

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En el presente informe se dejó una cantidad importante de variables no relevantes, ya que para esta ocasión la idea es solo monitorear los ingresos de las personas que aportan en los hogares por unidad y si estos se ven afectados en relación con el nivel de educación que la persona posee y a su género.

Resultados Empíricos

En esta sección se analizarán los resultados de si la variable educación influye en el ingreso total. La variable sexo fue renombrada posteriormente, 1=mujer.

Cuadro 1: modelo[pic 3]

Ytotaj  =        [pic 4]

Ytotaj  =        [pic 5]

SE               (5741.15)                (652.8456)                (3327.984)

*Fuente: datos extraídos en base a la elaboración propia en programa STATA.

Las inferencias al ejecutar el modelo son:

• En el modelo presentado contiene una variable dummy, que tiene relación al género de los alumnos. Por este motivo se le asignó el valor de 1 mujeres y 0 hombres.

• El valor positivo de la variable educación indica que el ingreso de las personas aumenta positivamente $83.807 por cada nivel educacional alcanzado.

• En relación a la variable “sexo”, su p-valor es 0, esto quiere decir que se rechaza la hipótesis nula para todo nivel de significancia H=0. Por lo que hay evidencia de que el género es una variable significativa para el modelo y tiene una influencia mayor en un mejor ingreso total. Por lo que se observa que el ingreso depende del nivel educacional como también del género de las personas.

•  es una medida de bondad de ajuste, que penaliza el uso de variables independientes adicionales. En este caso, el valor obtenido es 0.1325, esto quiere decir que la variabilidad del nivel educativo explica el 13,2% del ingreso total.[pic 6]

• El valor F en Stata es “0”, esto quiere decir que la hipótesis nula se rechaza para todos los niveles de significancia.

• Se cumplen todos los supuestos de MCO y no hay heterocedasticidad (valor F de ajuste global y valor p=0) hay evidencia para rechazar la hipótesis nula.

CUADRO 2: Resultados de estimación

Origen: los autores, en base a elaboración propia en programa STATA

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